The State of Research on Effectiveness and Equity (2Es) in Forests Management Regimes in Cameroon and Its Relevance for REDD+
Notice bibliographique
Résumé
The process of designing and implementing the Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD+) mechanism is gaining grounds in many tropical forest countries. There are concerns on the potentials of the existing forest management regimes to provide the necessary conditions for a successful REDD+ mechanism. This paper narrows this debate to Cameroon and examines past research on two forest regimes – community forests and state forests regimes. It examines findings on equity in benefit sharing and the effectiveness of regimes to maintain or increase forest cover, and assess their compatibility with REDD+ exigencies. The paper argues that: (1) it is too early to draw conclusions on a suitable regime for REDD+ in Cameroon. 13, out of 14 research papers published up to 2011 accentuate on equity in benefit sharing, and the two regimes show proof of limited guarantee for the much expected REDD+ safeguards, this includes failures in vertical and horizontal distribution of benefits; (2) there is deficiency in studies on effectiveness of the forest regimes in managing forest cover as indicated by only 3 of the 14 studies. Despite the shortcomings in practice, certain elements of the forest legislation in Cameroon offer better opportunities for REDD+. This paper recommends more in-depth research based on rigorous methodologies to provide better bases for practitioners and policy makers to draw lessons from the management outcomes of the different regimes, which is relevant for the design of the national REDD+ policy strategy in Cameroon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».